インテージテクノスフィアは13日、AIを用いてテキスト情報を定量化（可視化）する技術を開発し、この技術を使ったサービス「文意知（ぶんいち）」をリリースしたと発表した。

「文意知」の使用により、テキスト情報を読むことなく内容の理解が可能になる。「大量のテキスト情報の内容把握に多くの時間を費やしている」「テキスト情報を活用できていない」という課題の解決に最適だという。

これまでは、「テキスト情報を見える化」するための手法として「テキストマイニング」が用いられてきた。従来のテキストマイニングは「単語や係り受け（文節の関係性）の出現頻度の集計」がその基本となっており、文章の内容を理解するためには、ヒトによる解釈が必要だった。

これに対して「文意知」は、AIを活用し、テキスト情報の内容を数値化する。定量的に表すことで、ヒトによる結果の解釈を必要とせず、内容を理解できる点が大きな特徴。

政府の「新型コロナウイルス感染症対策分科会（および専門家会議）」の議事概要を「文意知」を使って定量化。新型コロナウイルス感染症について専門家はどのような議論をしてきたか、を分析した。

議事録（2020年2月16日～2021年2月25日）を基に、これまでどのような議論がなされていたかを分析した。その結果、最も多く議論されてきたのは「感染拡大防止策」で全体の約37％を占めていた。

最も多く議論されてきた「感染防止策」について、その内容をさらに詳細に分析。「感染拡大防止策全体」を100としたときの内訳は、「イベント制限」（21％）、「行動制限」（15％）、「法整備」（13％）、「水際対策」（13％）、「行動様式」（12％）だった。

政府による新型コロナウイルス感染症対策の専門家の会議体は、当初は「専門家会議」としてスタート。2020年7月に「分科会」に変わった（下図の赤線）。

そこで、「第1回新型コロナウイルス感染症対策専門家会議」から「第25回新型コロナウイルス感染症対策分科会」まで、計42回の会議について、各議事録の「情報量」（原文の「伝えたい内容」と各文章との関係性を数値化したもの）を分析。その結果、分科会に変わった時点で「情報量」が飛躍的に増えていることがわかった。

「緊急事態宣言」の発令や政権交代で期間を区切り、議事内容の変化を分析した。時系列で確認すると、「感染状況」や「感染経路」などの現状把握に関する議事の割合は徐々に減り、「感染拡大防止策」「経済対策」など、対策についての議論が増えてきている。特に、2回目の「緊急事態宣言」が発令された1月以降、この傾向が顕著になっている。

＜データ引用元＞
「新型コロナウイルス感染症対策専門家会議」 議事概要
首相官邸ホームページ

「新型コロナウイルス感染症対策分科会」 議事概要
内閣官房ホームページ

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